【セミナーレポート】最近良く見る「次に読みたい記事」 レコメンドの裏側を学んできました！
最近、WEBメディアの記事を読んでいると「次に読みたい記事」「あなたにお勧めの記事」って良く出てきませんか？
どうして私の趣味がわかるんだろう？と不思議だったのですが、裏側で「アウトブレイン」というレコメンドエンジンが大いに関係しているようです。
その謎を知るべくアウトブレインのセミナーに行ってきました。
今回、福岡では初めてのセミナーとのこと。会場が話題のデザイナーズホテルwith the styleということもあり、勝手にテンションが上がります！
現在は、日本国内でも200近くのWEBメディアをレコメンデーションで結んでおり、サイト内を内部回遊する内部リンク、メデイア同士をネットワーク化して情報コンテンツを載せ合う外部リンクの双方で企業のコンテンツマーケティングの支援をされています。
日本国内ではなんと月139億回ものレコメンドを行っているそうです。
なんだかピンと来ないような莫大な数字ですね・・。
そのレコメンドロジックをもうちょっと詳しく言うと、大きく下記4つに分類されます。
1. 「コンテキスト」 読んだ記事・文脈をテキスト解析
2. 「パーソナライズ」 時間帯ごとにどんな記事を読みやすいかパーソナライズ
3. 「行動・協調フィルタリング」 この行動をした人はこうです、という傾向値
4. 「セレンティビティ」 学習型で、新たな法則を導き出す
読んだ記事をテキスト解析したり、行動の傾向をみながら協調フィルタリングを行ったり。
過去のデータ活用に留まらず、「計算された偶発的な出会い」を演出することでユーザー自身も気づいていない潜在意識を引き出し、さらにそれを継続的に学習していくことができるのです。
そのため、アウトブレインのエンジンが導入されているメディアを複数人で同時に見ても、レコメンド内容は誰一人同じ結果になりません。
いままでのレコメンドは、あくまで類似する関連記事の提案にしか過ぎませんでしたが、このような学習型のエンジンを使うことでユーザーの獲得や、メディアの内部回遊向上が可能になってきたのです。
その発祥の地アメリカのトレンド話として紹介されたのが、企業のマーケティング予算が広告からコンテンツマーケティングに流れているということでした。
遡ること約2年、広告からコンテンツマーケティングに予算が流れた時期があったが、当時はコンテンツマーケティングのROI検証が難しく、また予算が広告に戻ったそうです。
しかし今年に入ってから、ミレニアル世代（1980年代から1990年代に生まれた20～30代の世代）の広告を遮断する「アドブロック」の導入率が60％を超え、いよいよ広告が効かなくなりユーザーにリーチする手段がなくなった今、予算がまたコンテンツマーケティングに回帰しているとのことでした。
その環境変化の中で、企業がユーザーとのエンゲージメントをより高める手段のひとつとして、このようなレコメンドエンジンが活用されているのですね。
広告が届きにくくなった現在、一方的にメッセージを送りつけるのでなく興味関心に沿ったコンテンツをさりげなく届けることで潜在ユーザー含めた幅広い層と接点がはかれ、回遊によるユーザー体験を通じてコンバージョンに至りやすくなる有効性を理解できました。
でもお気づきですか？ レコメンドを有効活用し、このメリットを最大限享受するには・・・コンテンツがないと始まらないですよね！
弊社の強みは「コンテンツ制作力」。コンテンツを増やしたい、よりコンテンツの質を高めたいという方はぜひ、お気軽にお問い合わせください。
ちなみにこの記事は、セミナー終了後にwith the style のカフェ「オンザデッキバーラウンジ（on the deck-Bar lounge-）」で執筆しました。
こちらカフェ営業は平日のみですが、ドリンク＆スイーツ（写真）を1,000円以下で頂けたりととってもお得です。
お洒落なプールを目の前に、テラスでなんちゃってセレブなノマド気分が味わえてオススメですよ♪
どうして私の趣味がわかるんだろう？と不思議だったのですが、裏側で「アウトブレイン」というレコメンドエンジンが大いに関係しているようです。
その謎を知るべくアウトブレインのセミナーに行ってきました。
今回、福岡では初めてのセミナーとのこと。会場が話題のデザイナーズホテルwith the styleということもあり、勝手にテンションが上がります！
アウトブレインって？
アウトブレインは、2006年にニューヨークで設立、日本法人は約3年前に設立。現在は、日本国内でも200近くのWEBメディアをレコメンデーションで結んでおり、サイト内を内部回遊する内部リンク、メデイア同士をネットワーク化して情報コンテンツを載せ合う外部リンクの双方で企業のコンテンツマーケティングの支援をされています。
どうやって記事を「レコメンド」しているの？
どうやって記事をおすすめしているかというと、とても複雑なロジックのもと50近くのアルゴリズムを使っているとか。日本国内ではなんと月139億回ものレコメンドを行っているそうです。
なんだかピンと来ないような莫大な数字ですね・・。
そのレコメンドロジックをもうちょっと詳しく言うと、大きく下記4つに分類されます。
1. 「コンテキスト」 読んだ記事・文脈をテキスト解析
2. 「パーソナライズ」 時間帯ごとにどんな記事を読みやすいかパーソナライズ
3. 「行動・協調フィルタリング」 この行動をした人はこうです、という傾向値
4. 「セレンティビティ」 学習型で、新たな法則を導き出す
読んだ記事をテキスト解析したり、行動の傾向をみながら協調フィルタリングを行ったり。
過去のデータ活用に留まらず、「計算された偶発的な出会い」を演出することでユーザー自身も気づいていない潜在意識を引き出し、さらにそれを継続的に学習していくことができるのです。
そのため、アウトブレインのエンジンが導入されているメディアを複数人で同時に見ても、レコメンド内容は誰一人同じ結果になりません。
いままでのレコメンドは、あくまで類似する関連記事の提案にしか過ぎませんでしたが、このような学習型のエンジンを使うことでユーザーの獲得や、メディアの内部回遊向上が可能になってきたのです。
海外のコンテンツマーケティング事情
コンテンツマーケティングはアメリカで注目され始め、ここ数年で日本に概念が広まり取り組む企業が増えています。その発祥の地アメリカのトレンド話として紹介されたのが、企業のマーケティング予算が広告からコンテンツマーケティングに流れているということでした。
遡ること約2年、広告からコンテンツマーケティングに予算が流れた時期があったが、当時はコンテンツマーケティングのROI検証が難しく、また予算が広告に戻ったそうです。
しかし今年に入ってから、ミレニアル世代（1980年代から1990年代に生まれた20～30代の世代）の広告を遮断する「アドブロック」の導入率が60％を超え、いよいよ広告が効かなくなりユーザーにリーチする手段がなくなった今、予算がまたコンテンツマーケティングに回帰しているとのことでした。
その環境変化の中で、企業がユーザーとのエンゲージメントをより高める手段のひとつとして、このようなレコメンドエンジンが活用されているのですね。
まとめ
アウトブレイン社のミッションは、「人々が自分たちにとって興味があり、適切でタイムリーであると信じることができるコンテンツを発見するための支援をすること」。広告が届きにくくなった現在、一方的にメッセージを送りつけるのでなく興味関心に沿ったコンテンツをさりげなく届けることで潜在ユーザー含めた幅広い層と接点がはかれ、回遊によるユーザー体験を通じてコンバージョンに至りやすくなる有効性を理解できました。
でもお気づきですか？ レコメンドを有効活用し、このメリットを最大限享受するには・・・コンテンツがないと始まらないですよね！
弊社の強みは「コンテンツ制作力」。コンテンツを増やしたい、よりコンテンツの質を高めたいという方はぜひ、お気軽にお問い合わせください。
ちなみにこの記事は、セミナー終了後にwith the style のカフェ「オンザデッキバーラウンジ（on the deck-Bar lounge-）」で執筆しました。
こちらカフェ営業は平日のみですが、ドリンク＆スイーツ（写真）を1,000円以下で頂けたりととってもお得です。
お洒落なプールを目の前に、テラスでなんちゃってセレブなノマド気分が味わえてオススメですよ♪
